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Enregistrement W4415505762 · doi:10.52163/yhc.v66icd18.3479

36. VỊ TRÍ CỦA NGHỀ QUẢN LÝ, HUẤN LUYỆN SỨC KHỎE TRONG LĨNH VỰC CHĂM SÓC SỨC KHỎE

2025· article· W4415505762 sur OpenAlexaboutno aff
Quách Thị Hà Lê

Notice bibliographique

RevueTạp chí Y học Cộng đồng · 2025
Typearticle
Langue
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueResearch studies in Vietnam
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScopusSoutheast asiaSouth asiaQuarter (Canadian coin)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mục tiêu: Làm rõ vai trò và tác động của huấn luyện sức khỏe trong hỗ trợ thay đổi hành vi, kiểm soát bệnh mạn tính, cải thiện lối sống và nâng cao sức khỏe tổng thể, đặc biệt trong bối cảnh ưu tiên chăm sóc dự phòng. Phương pháp: Tổng quan tài liệu từ các cơ sở dữ liệu về huấn luyện sức khỏe trên PubMed, Scopus và Google Scholar. Các từ khóa tìm kiếm gồm “huấn luyện sức khỏe”, “health coaching”, “behavior change”, “healthy lifestyle”, “chronic diseases” nhằm đảm bảo phạm vi nghiên cứu toàn diện. Kết quả: Huấn luyện sức khỏe là lĩnh vực đang phát triển, giúp cá nhân cải thiện sức khỏe thông qua thay đổi hành vi mục tiêu, hướng tới lối sống lành mạnh. Làm việc cùng các nhà cung cấp dịch vụ y tế, huấn luyện viên sức khỏe hỗ trợ bệnh nhân kiểm soát bệnh mạn tính, cải thiện thói quen và nâng cao sức khỏe. Phương pháp tiếp cận toàn diện, cá nhân hóa giúp kết nối chăm sóc lâm sàng với hành vi hằng ngày. Trong bối cảnh chăm sóc phòng ngừa được ưu tiên, huấn luyện sức khỏe góp phần nâng cao kết quả sức khỏe và trao quyền cho bệnh nhân tự chủ. Kết luận: Huấn luyện sức khỏe kết nối chăm sóc lâm sàng với hành vi hằng ngày, giúp bệnh nhân tự chủ, cải thiện sức khỏe và kiểm soát bệnh mạn tính. Phương pháp cá nhân hóa và hợp tác liên ngành giúp nâng cao hiệu quả chăm sóc và thúc đẩy lối sống lành mạnh.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,618
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0010,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,005

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,304 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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